【长期加分贴】我为什么喜欢我的专业？【数科统计生统篇】

本科Math+Econ，Master Stats，现在在一家startup做data analyst。大一大二的时候在学校里混日子，也不知道自己喜欢什么自己想干什么，到了大三感觉到读个Econ之后并不能找到什么好工作，赶紧double major了个数学。那会儿15-16年的时候正是数据科学开始火的时候，于是决定master读个Stats。学校也是好学校，只可惜自己**，周围无论是国内来的同学还是美本的同学都把我秒了，也打断了我去读phd的想法。我喜欢这个专业么？不知道。只是当时想找个好找工作的专业又不想转cs。读master的时候选了一些深度学习的课，我发现其实我是喜欢这些东西的。最近2年一直在Kaggle上打CV和NLP的比赛，花了很多时间，也花了不少钱租/买GPU，也终于收获了自己的第一个solo金牌。我发现这确实是我想要做的，喜欢做的，可是自己非cs的背景让我觉得自己还不够去找一个深度学习方向的工作。各大厂的job post上都写着minimum phd degree，自身的算法能力又不够，语言又只会Python。说白了还是没有下定决心真的去转行。Deep learning的未来真的好么？真的不是泡沫么？再加上身份的问题，许多想法和因素都阻挡着我下定觉醒去转行。

现在在这家公司做data analyst，其实工作是很轻松的，可是总感觉自己在混日子，就是个清理数据和做图表的。做过几次比较有技术含量的分析，可是基本都被客户的产品那边无视了。感觉data analyst在大部分还是个nice-to-have的东西，真正需要的或者依赖的公司是少之又少。希望自己能赶快找准喜欢的方向，朝着那里努力吧

我发现挺少人写数据科学的~作为新人一枚，我也来写写！

我本科也是某福建高校的统计学专业（数学学院下），属于高考报志愿时候的阴差阳错。那个时候大家都说你学数学的去做金融工程好啊！我也傻傻的跟着大家脚步接触了那方面的知识，选修了数理金融双学位，甚至和经济管理学院的同学疯狂打商赛做商科、金融和咨询方向的实习，美其名曰“恶补金融方向的综合insight”，为以后做金融工程做准备。然而在打商赛的过程中，我大概都是做leader、做pre、做PPT的角色，而我越来越疑惑觉得自己的统计学背景发挥了非常少的价值，说到底就是没有核心竞争力（如果要我学报表那些核心的会计知识我觉得就纯粹是转专业了，我也下不了手）；在学数理金融的过程中，我仍然觉得金融的计量建模还是更偏向资产定价那些学术已经研究比较透彻但是现实中应用限制很大的领域，并且建模最后只是为了“赚钱”（其实不好吗哈哈哈哈）而不是为了“真正的解决、影响、改变某个实际业务上的问题”，因此愈发强烈的想要另谋出路。

于是在大二暑期那天，我第一次接触了“数据科学”这个东西，参加了学校的一个夏令营。omg我那个时候觉得这真是太有意思了，用Python或者R就能把一个数据集玩的炉火纯青，还写了人生中第一个爬虫（大二才会写。。），而之前的编程则更偏向用MATLAB建立ODE PDE模型求模型数值解这种比较数学的东西，兴趣并不是很大。从那个时候开始我真的觉得用数据分析方法研究一个数据集，探索其中的信息，挖掘价值，再针对具体业务问题作出改变，这难道不是统计学（其实更是数据科学）的“咨询”，属于我们的浪漫吗？

大方向确定了，数据科学大类还有统计、BA、DS这几个小类对吧。由于我是统计专业，近水楼台先得月，我能感受到统计学到尖端后就会变成研究各种收敛、中心极限理论、各种高等概率论测度论的东西，基本上熬到PHD，遂果断放弃（深知没这个脑，而且我方向肯定是就业）。BA呢，一开始非常有兴趣，但是后面觉得BA学的那些商科课，自己本科都玩过啊哪里还要再学一次。。就果断放弃。

于是最后就准备挑战DS了。选择DS也和自己项目上越来越多用到DL、数据库等比较tech的东西，实习做了一个和软件工程结合的NLP项目，交流时候选了Java、算法数据结构、数据库这几个比较CS的课培养兴趣有关，总之最后就到了加州某大学读data science去了（全ds申请，背景不够硬所以差点全聚德，感谢学校爸爸收留）后面的实习也越来越了解了一些DS的小分支，比如Data engineer、比较偏爱PHD的ML engineer、偏可视化的BI engineer、还有AI track那块的比如CV, NLP这些算法工程师等等，逐渐找到了自己努力的方向。目前2年期研一在读，想往DE和NLP这两个方向努力！非常有难度，特别是算我这半个“转专业”的人（周围同学都CS本科背景的居多），加油！

btw，一亩三分地是个好地方，虽然DE消息确实不太多，但是在地里也确实能找到很不错的面经。希望我也能早日拿到DE的面试，写个面经/跪经给大家参考~

大学的时候被调剂到这个专业的时候 觉得特别灰暗， 甚至一度尽心尽力准备转大学考试专业。特别凑巧在大三的事后有幸出国交换了一年， 一个data mining 老师讲的课彻底改变了我的想法 并且让我更加坚定了要出国读研的决心。
虽然没有上特别好的研究生项目甚至在coding方面也不是特别出彩， 六年的数学学习生涯让我更加辩证地看工作中遇到的问题并给出合理的解释。 更觉得这个专业给我的是一个种看问题的方法和思维而非一门语言和一个公式。

我美国精算博士，马上毕业。拿了两个研究生：法国的概率论和美国的统计。两个本科文凭，都是数学专业。

精算其实是概率，统计，金融和保险的结合，所以对于我来说学起来很容易。准精算师（ASA）考试的话，每门我也就只准备过2-3周，然后一次通过。
我一直以教职为目标。但对于向往精算师的小伙伴来说，这个专业其实拿到ASA以后工资还是很高的--业界工作是不错的选择。
精算其实学到的只是还很广的，从随机分析到理论统计，所以就算不喜欢这个专业了还是很容易转到其他专业，比如金融，统计等等。

为什么选择了统计专业呢，其实有点一言难尽。当初高考毕业其实第一志愿是中国科学技术大学的信息科学学院，却因为分数不够被调剂进入了管理学院，所以大一刚入学就想着等这一年结束了，就转专业去学信息科学。
趁着大一一年的时间把全校的专业都了解了一遍，纯理工科学校的专业选择真的非常有限，本人不喜欢纯理论，而且讨厌物理，因此可选的几乎就只有数学学院和管理学院了，信息学院因为物理要求很高而被我放弃。数学偏理论，管理学院的工管和金融系不是传统强系，只有统计的专业实力比较好，老师也都很好，而且多方打听发现统计毕业比较好找工作，尤其是在国外读完PHD以后，于是就选择了统计专业，而且也埋下了出国读统计PHD的种子。
其实在后来三年里面，上了很多数学课和统计课，发现自己对于统计这个学科也算不上喜欢，只能说是不讨厌，我可以一直不停地去做这件事而不会厌烦，不像物理，是真的讨厌。（后来出国以后跟很多同学交流，问他们喜欢统计吗，喜欢现在的研究方向吗，大多也都说是不讨厌，其实想想人生大多如此，哪有十全十美的事情，就算真的有很喜欢的，可能也要经历很多才能发现，到时候我们就老了，倒不如做着自己不讨厌的事，过余下的生活）。另外一个原因，科大统计系的老师真的都很好，学术很好，老师讲课很认真，周末也来机房给我们做上机作业，申请学校的时候不管有多少封推荐信都会给提交，真的很感动。系里的同学也大都很认真，也很热情善良，我们几个一起在图书馆学习的小伙伴也一直相互联系不断。
现在读到PHD三年级了，老实说发现统计的就业并不如CS那么容易，但是我也没有后悔。认识了很多很好的老师和同学们，每天一起学习，一起聊天，一起做着自己不讨厌的事情，其实也很好了。感觉CS确实赚钱多，找工作容易，但是纯正的程序员也未必能让我快乐。现在真的就挺好。
好了，我的经历大概就是这样了，最近也在忙着找实习，（其实是在赶找实习的末班车了），大家一起加油吧！

我本科和博士都是基础数学专业，现在在做应用数学博士后，方向是机器学习，算是在追赶热门吧。

我高中学物理和计算机竞赛，数学竞赛也学一些，但是感觉数学需要太多技巧，不是特别喜欢。大学选专业的时候，觉得应该从物理和计算机之间选择。可是因为是学竞赛的缘故，接触这两个方向的大牛比较多，感觉自己跟奥赛金牌或者省队的人差距太大，永远也赶不上人家，我不是很自信。所以就选择了数学。可是这个逻辑仔细想是说不通的，因为我没怎么学过数学竞赛，那么我跟数学牛人的差距岂不更大？！也许是因为我学习数学的目的并不是“成为最牛的”，而是学习这个十分有用的，万金油的学科，以后可以转计算机，金融之类。

数学，尤其是基础数学还是很难的。但是工资或者出路未必是学得越好就越好。比如聪明的，学得好的人去搞最难的代数几何，往往是很难找工作。次一点的人搞分析，还容易一点。最“笨”的人去学运筹学，统计学，组合学等，那就太好找工作了。我说得只是一些常见情况，特例还是普遍存在的。任何领域的前3%都能混得很好，但是纯数学/生物等火坑专业对于3%之后的人就很不好。CS的话可能前50%就很爽了，不必要是奥赛金牌。

纯数学因为发文章少，引用率低，所以无法像生物那样容易拿绿卡；数学要想找教职不能做超过5年博后，不像生物可以永远博后。从这两点上看，纯数学还不如生物学。数学的好处就是基础好了可以转CS，统计，运筹等方向，还可以去做quant。

高中的时候理科很好，一心想做工程师，结果家里一直劝说工科太累了不适合女生，虽然我家里十分宽容，从不强制我做任何我不想做的事情，只是给我建议，但是我耳根子软也很容易被情真意切的发言感动，最终选择一条曲线救国良方：本科学数学，研究生转金融。本科是数学大类，数学科学学院呢，听起来十分高大上，但是纯数是普通人可以爬的高峰吗？大三分专业选择了最多人的统计，原因是就业听起来比较容易,真的想赶快工作做一个职业OL啊。大学四年开阔了眼界的我耳根子不软了，且一直隐隐约约对金融无感，从不买基金股票也不了解，尝试了解也失败，可能是风险厌恶者吧，谁跟我结婚财政估计就是谁管了因为我真的不会，比数学还难，不过不抠门也不乱花钱就是了。所以毅然决然没有读金融研究生，机缘巧合之下出国读了统计PHD。出国发现大数据非常的火，博一我们都是用R，现在博四TA 都是python了，世事无常剧烈变化。。。感觉自己像是突然走在了时代的风口浪尖上，中了彩票，遇到北京老房子拆迁。。。但是你以为统计专业就可以兑现这个彩票走上人生巅峰吗？一瞬涌入的人才和机会让人有些迷茫，伴随着巨大的机会是巨大的peer pressure. 接受的教育其实与big data还是有很大鸿沟的，如果research方向不是cv nlp dl或者相关，其实也很难找到大厂AI岗位，对不起我太菜了，相关项目只能课余做，因为不能把老板的research扔下啊，我老板是真的做theory的好老师。后来了解其实统计的对口专业有药企和quant, 被人工智能搞吸引了了全部注意力忘记了自己的强项。。。可是AI确实是最绚丽的太阳啊。。

Anyway, 是努力找实习的我。对统计的感情也挺深的，你问为什么？不是因为好找工作，不是因为要拿绿卡和22w的包，我太普通了，我只是对我一开始感兴趣的科学继续喜欢着且很留恋罢了。

我的专业本来是遗传学，对，就是 那个苦逼的生物专业。之前一直做老鼠实验，天天加班也没有发文章。现在博士毕业在博后坑中 努力转行中。最近两年做些生物信息方面的东西，慢慢远离bench work 。 慢慢熟悉些编程语言和算法方面的东西，希望能转行CS。自己给自己加油吧。

当初选CS，纯粹觉得好玩。当时并没有了解过就业前景，只觉得本科就应该读自己感兴趣的事情。

说来也好笑，我高中连编程是什么都不知道，也没有写过一行代码，只是一种感觉，觉得CS应该挺好玩。。就毅然选了这个专业😂

这三年学下来虽然也有很多想要砸电脑的时候，但都坚持下来了。最喜欢的大概就是solve了几个小时的bug突然被解决的那一刻吧:p

本科数学，博士cs，方向机器学习偏理论。

高中时数学+物理竞赛出身，学习四大力学时深感数学重要，故大学毅然选择数学专业发展。然而基础数学牛人太多，教职难度过高，并且个人一直有跨学科研究的想法，机缘巧合选择了cs（虽然申请时也有金融方向的offer，不过个人对金融不是很感兴趣）。现在正在逐渐弥补cs基础，也发现了另一个世界。本科期间的概率论以及随机过程，在cs里面也有着神奇的千变万化。虽然前路还长，自己有许多东西相比4年本科cs的同学们还很多，但是希望自己加油， 也望大家多多指教（转到cs这几年认识了不少大神同学，也学到了很多很多东西，得到了许多经验）。 行胜于言，不忘初心，方得始终。